Nuestro Laboratorio

Visión General

Las redes de computadoras como Internet continúan aumentando en velocidad y capacidad. Internet es sistema de red más grande del mundo utilizado para intercambiar información. Por otro lado, se han desarrollado activamente sistemas que simulan músculos y articulaciones humanas, así como robots de alto rendimiento altamente funcionales. En este laboratorio, estudiamos extensamente la tecnología de control de dichos sistemas lógicos y físicos.

Acerca de nuestra investigación sobres sistemas de redes

La proliferación de teléfonos inteligentes ha provocado un aumento espectacular del tráfico que fluye a través de las redes inalámbricas. Esto ha creado un problema en la utilizacion del limitado espectro de banda. En respuesta, se han desarrollado y puesto en práctica nuevas tecnologías de comunicación inalámbrica como LTE, WiMAX2 e IEEE802.11ac. Sin embargo, estas tecnologías solo mejoran la velocidad de comunicación de cada sistema individual y no mejoran la eficiencia general. Por lo tanto, en nuestra investigación, construimos redes inalámbricas heterogéneas que integran e interconectan estos sistemas.

En los últimos años, ha habido expectativas crecientes de nuevos servicios proporcionados por las comunicaciones de máquina a máquina (M2M) e Internet de las cosas (IoT). Sin embargo, las tecnologías de redes convencionales no se pueden aplicar directamente a estos servicios porque cada nodo se caracteriza por una funcionalidad extremadamente baja en estos sistemas además de ser conectado a una gran cantidad de nodos. Por lo tanto, estudiamos la construcción de tecnologías de redes inalámbricas de múltiple conexiones para el soporte de comunicaciones M2M / IoT.

Nuestros logros se encuentran enlistados aquí

Estudios sobre sistemas de control

El modelo matemático de un objeto es indispensable para el diseño sistemático de los sistemas de control. El modelado se puede dividir aproximadamente en un método para construir un modelo a partir de sus principios esenciales (leyes físicas, etc.) y un método llamado identificación del sistema, en el que un modelo se construye a partir de sus datos objeto de entrada / salida. En nuestro laboratorio, estamos investigando el método de identificación del sistema llamado método de identificación subespacial. Este método se ha desarrollado y difundido desde la década de los 90s. En el método de identificación del sistema, se requiere proporcionar no solo el modelo objetivo, sino también la información necesaria para el diseño del sistema de control (por ejemplo, control robusto, área de confianza del modelo). Estudiamos el método de análisis de precisión del modelo y el método de estimación de parámetros para tal fin.

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